作者 林易
编辑 重点君
中国云计算市场，正被ai注入一剂强心针。一度增长失速的云厂商们，找到了新的增长引擎，在ai iaas、ai paas、maas开始新的竞速。
其中，maas 作为大模型的实际负载，反映了大模型最真实、也最一线的市场水温。大模型变革两年半？今天怎么样了？
这两天，国际数据公司（idc）发布了最新的maas中国市场格局——《中国大模型公有云服务市场分析，1h25》，有两个关键结论：
一是，中国大模型公有云调用量迅猛增长。仅2025年上半年，总调用量就达到了536.727万亿tokens。2024年全年，这个数字是114万亿tokens。这意味着上半年，就比去年全年增长近400%。
二是，随着maas这种商业模式逐渐成熟，市场需求正从模型训练转向模型推理，多模态模型和agent应用是引爆市场的关键。
市场格局来看，火山引擎对外部客户提供的大模型调用量位居中国第一，市场份额达到49.2%，占据中国大模型公有云调用量的近半壁江山。这延续了其2024年的强劲表现：去年，火山引擎市场份额为46.4%；截至今年上半年，其领先优势进一步扩大。
事实上，火山引擎推出一方模型调用服务的时间并不算早。直到去年5月，火山引擎才首次对外提供豆包大模型调用服务。有意思的是，也是在那次发布会上，火山引擎总裁谭待就悄悄透露了火山引擎的maas战略野心——“大的使用量，才能打磨出好模型，也能大幅降低模型推理的单位成本。”
彼时，豆包大模型主力模型将大模型推理成本从以分计价降到以厘计价。
一位大模型应用开发从业者向我们回忆了这个故事，deepseek-v2和豆包大模型把推理成本降低10倍以前，可以说中国没有maas，亿级人民币的市场，一个通用的大模型api能否满足企业多样化的需求，都是问号。
“包括今年2月，火山引擎也是第一家推出deepseek-r1 api的云厂商。支持deepseek模型和直接上线deepseek api，这是两种完全不同的选择。而且在那之前火山方舟上只有豆包大模型api，当时直接上线deepseek api我很意外”，他说。
maas份额第一背后，字节对ai云的目标似乎从一开始就写好了。
01
tokens调用量，ai云的决胜高点
相较于直接售卖gpu算力，模型调用无论在营收规模还是利润水平，都完全没有可比性，最早头部云厂商maas营收普遍只有亿元级别。
但火山引擎一开始就把maas放到了战略高度。一位云厂商从业者告诉我们，“火山引擎在maas上投入的资源很大，相比现阶段的营收规模，完全是超额投入”，“人家可能就没考虑过靠卖gpu算力赚钱，至少不是优先级”。
这可能与字节做云业务的进场时间有关，火山比同行晚了10年，按照传统方式很难追赶。
火山引擎总裁谭待接受《晚点》的采访时曾表示：“刚开始做火山的时候，管理层还给我布置了一个作业：想象一下十年以后的云，也就是 2030 年的时候，跟 2020 年有什么不同。”谭待想了很久，最终给出的答案是ai。
这让火山在大模型到来时，足够敏锐、果决坚定地锚定maas市场。
大模型公有云调用量越多，就能收到越多反馈：模型在企业场景里到底好不好用、哪里不好用、什么场景、什么性能不够好，有了这些真实反馈组成的评测集，才能更快迭代模型。
更强模型、更低成本、更优性能——火山方舟一直以来的迭代方向，正是tokens调用量的重要性所在，也是大模型时代ai云的规模效应。
这也是字节对ai云的战略选择：调用量越大，模型越好。
于是，火山引擎成为maas市场的点火人，锚定模型效果、成本、性能，持续优化，与maas市场一路共同成长。
idc报告显示的中国公有云大模型调用量月度环比增长中，显示了两个关键的增长拐点：
第一个是2024年7月，即豆包大模型技术降本全面发酵之后。在这之前的2024年5月15日，豆包大模型通过模型架构、推理框架等技术创新，将主力模型定价直接从行业的“分计价”拉入“厘计价”时代，降幅高达99.3% 。
第二个，则是2025年2月，deepseek-r1 推理模型全面爆火后，进一步加速了maas市场的渗透率，ai云负载从预训练时代迈向推理时代。
可以说，豆包大模型与deepseek的爆红，共同催生了中国maas市场。没有人会怀疑ai应用爆发，maas市场还在高速增长，火山引擎的份额依然在扩大。
不过当市场被激活，竞争也迅速白热化。2025年以来，所有云厂商都已重兵入局maas，这直接考验各厂商的战略定力。
02
为什么是“49.2%”？
对火山来说，为什么能持续扩大在maas上的优势？我们认为与三个因素有关：战略、技术和规模。
在字节的版图中，大模型不是一个传统云计算业务，核心目标是探索智能上限，同时火山引擎承载着字节技术能力的“外化”。据报道，2025年字节在ai上的三大目标是：探索智能上限、探索新的 ui 交互形式，以及加强规模效应。
豆包大模型在tob场景的迭代，依托火山引擎的大模型调用，在这个目标下，火山要成为“最好的、原生的ai云”。
这包含模型和infra的共同优化。
模型层面，豆包大模型家族在过去一年中快速迭代，目前已覆盖文本、图片、音频、视频、多模态等多个领域，各类模型均处于第一梯队。
在被视为下一阶段竞争焦点的多模态领域，火山引擎更是占据了领先身位。豆包大模型1.6、豆包·视频生成模型seedance 1.0 pro、豆包·实时语音模型、豆包·图像创作模型seedream 4.0等，多个大模型登顶artificial analysis。在全球盲测权威评测 lmarena 竞技场，seedream 4.0 的文生图能力甚至超越最近大火的gemini 2.5 flash（nano-banana）。
这些多模态大模型有效加速了ai应用落地。例如在k12在线教育、智能巡检等场景，视觉理解模型（vlm）的引入，带动了tokens消耗5个月增长12倍，并快速实现了日均百亿tokens的突破。
infra层面，火山引擎maas平台火山方舟以极致服务和先进技术为主要特点，能做到模型api在吞吐、并发、首字延迟、平均延迟、成本优化、资源保障、安全可信这些客户可感知指标上，均为行业领先。
在算子层（算法优化）、系统层（pd分离），火山方舟也对模型进行了深度优化，包括：pd分离架构、kv-cache缓存加速、自研推理加速引擎 xllm、自研 vrdma 网络等。
大模型以来，技术主体正在从web、app到agent的变迁中，这意味着开发范式将发生重大变化，agent广泛渗透需要全栈技术的重构。
在承接最多市场需求的推动下，火山引擎率先推出以大模型为核心、以生产级可用的复杂agent为负载的ai云原生架构，帮助开发者屏蔽底层硬件差异和开发复杂性，直接从云端获得高质量、低成本的 tokens，加速企业agent落地和业务创新。
最后规模上。云计算高固定成本、低边际成本，规模决定一切，火山引擎的规模，来自“内外同源”机制。
在字节跳动内部，火山引擎的基础设施团队与服务抖音、广告等海量业务的团队是同一个大团队。这意味着，在外部客户提出需求之前，火山引擎早已在内部“练手”，它必须稳定支撑起推荐、广告等超大规模的稀疏模型训练 。
这种“内外同源”，让火山引擎得以将在内部真实战场上（in-house）验证过的、最成熟的技术，近乎无损地“外化”为对外部客户的服务。
03
ai云的马拉松才跑500米
大模型的竞争还在早期。谭待曾用一个比喻来形容当前的ai竞争：“如果把ai发展看作一场马拉松，可能现在才跑了500米”。
49.2%中国第一的份额，已经是当下市场对快速行动和战略坚决的大模型厂商做出的选择。而在tokens调用量上的领先，也是火山引擎定义ai云标准和服务范式的胜负手。
眼下，火山引擎作为“你的下一朵云”，正在进化为“你的ai云” 。
